野澤 哲照
カスタムコンテナイメージを用いたデータ分析環境共通化Tips(ローカルPC&AWS SageMaker Studio)
MLエンジニアが複数人になり、分析する環境が人に依存してしまう、という課題が生まれました。それを解消するために、分析環境(Jupyter)をコンテナ化し、ローカル・クラウドどちらでも同じ環境で分析環境をお手軽に構築できるようにしました。
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MLエンジニアが複数人になり、分析する環境が人に依存してしまう、という課題が生まれました。それを解消するために、分析環境(Jupyter)をコンテナ化し、ローカル・クラウドどちらでも同じ環境で分析環境をお手軽に構築できるようにしました。